"""
Created on 2022-04-08
@author:刘飞
@description: 训练手写字符集
"""
from pprint import pprint
import numpy as np
from scipy import special
from matplotlib import pyplot


class NeuralNetwork:
    """
    神经网络类定义
    """

    def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate):
        """
        初始化神经网络
        :param input_nodes: 输入层节点数
        :param hidden_nodes: 隐藏层节点数
        :param output_nodes: 输出层节点数
        :param learning_rate: 学习率
        """
        self.input_nodes = input_nodes
        self.hidden_nodes = hidden_nodes
        self.output_nodes = output_nodes
        self.lr = learning_rate
        # 链接权重矩阵，wih和who
        # 数组中的权重是w_i_j，其中链接是从下一层的节点I到节点j
        self.wih = np.random.normal(0.0, pow(self.hidden_nodes, -0.5), (self.hidden_nodes, self.input_nodes))
        self.who = np.random.normal(0.0, pow(self.output_nodes, -0.5), (self.output_nodes, self.hidden_nodes))
        # 激活函数是s形函数。
        self.activation_function = lambda x: special.expit(x)

    def train(self, inputs_list, targets_list):
        """
        训练神经网络
        :param inputs_list:
        :param targets_list:
        :return:
        """
        # 将输入列表转换为2d数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T
        targets = np.array(targets_list, ndmin=2).T
        # 计算信号到隐藏层
        hidden_inputs = np.dot(self.wih, inputs)
        # 计算来自隐藏层的信号
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        # 计算信号到最后的输出层
        final_inputs = np.dot(self.who, hidden_outputs)
        # 计算来自最终输出层的信号
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        # 输出层误差是(目标-实际)(target - actual)
        output_errors = targets - final_outputs
        # hidden_error是output_errors，被在隐藏节点上重组的权重分割
        hidden_errors = np.dot(self.who.T, output_errors)
        # 更新隐藏层和输出层之间的链接权重
        self.who += self.lr * np.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)),
                                     np.transpose(hidden_outputs))
        # 更新输入层和隐藏层之间的链接权重
        self.wih += self.lr * np.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), np.transpose(inputs))

    def query(self, inputs_list):
        """
        查询神经网络
        :param inputs_list:
        :return:
        """
        # 将输入列表转换为2d数组
        inputs = np.array(inputs_list, ndmin=2).T
        # 计算信号到隐藏层
        hidden_inputs = np.dot(self.wih, inputs)
        # 计算出隐层信号
        hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
        # 计算信号到最后的输出层
        final_inputs = np.dot(self.who, hidden_outputs)
        # 计算从最后输出层出现的信号
        final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
        return final_outputs


# 输入、隐藏和输出节点的数量
input_nodes = 784
hidden_nodes = 100
output_nodes = 10
# 学习率设为0.3
learning_rate = 0.2  # 可以更改学习率多次测试，找出最优学习率大概为0.2
# 创建神经网络实例
n = NeuralNetwork(input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, learning_rate)
# 加载mnist培训数据CSV文件到一个列表
# training_data_file = open('./mnist_dataset/mnist_train_100.csv', 'r')  # 100
training_data_file = open('./mnist_dataset/mnist_train.csv', 'r')  # 60000
training_data_list = training_data_file.readlines()
training_data_file.close()

# """训练神经网络"""
#
# # 检查训练数据集中的所有记录
# for i, record in enumerate(training_data_list):
#     print(f'神经网络训练中：{i + 1}')
#     # 用逗号分割记录
#     all_values = record.split(',')
#     # 缩放和移动输入
#     inputs = (np.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
#     # 创建目标输出值(所有值都是0.01，除了期望的标签是0.99)
#     targets = np.zeros(output_nodes) + 0.01
#     # all_values[0]是该记录的目标标签
#     targets[int(all_values[0])] = 0.99
#     n.train(inputs, targets)

"""
多次进行训练
"""
# epochs是训练数据集用于训练的次数
epochs = 2
for e in range(epochs):
    for i, record in enumerate(training_data_list):
        print(f'神经网络训练中：{i + 1}')
        all_values = record.split(',')
        # 缩放和移动输入
        inputs = (np.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
        # 创建目标输出值(所有值都是0.01，除了期望的标签是0.99)
        targets = np.zeros(output_nodes) + 0.01
        # all_values[0]是该记录的目标标签
        targets[int(all_values[0])] = 0.99
        n.train(inputs, targets)

"""测试训练结果"""
# test_data_file = open('./mnist_dataset/mnist_test_10.csv', 'r')  # 10
test_data_file = open('./mnist_dataset/mnist_test.csv', 'r')  # 10000
test_data_list = test_data_file.readlines()
test_data_file.close()

# --单个测试
# all_values = test_data_list[0].split(',')
# print(f'手写字符实际值：{all_values[0]}')
# # 缩放和移动输入
# image_array = np.asfarray(all_values[1:]).reshape((28, 28))
# # 展现图片示例
# pyplot.imshow(image_array, cmap='Greys', interpolation='None')
# pyplot.show()
# res = n.query((np.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01)
# pprint(f'神经网络识别值列表：{res}')

# 集中测试
scorecard = []
# 检查测试数据集中的所有记录
for record in test_data_list:
    all_values = record.split(',')
    correct_label = int(all_values[0])
    pprint(f'手写字符集的实际值:{correct_label}')
    # 缩放和移动输入
    inputs = (np.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
    outputs = n.query(inputs)
    # 最高值的索引对应标签
    label = np.argmax(outputs)
    pprint(f'神经网络识别值：{label}')
    if label == correct_label:
        scorecard.append(1)
    else:
        scorecard.append(0)
pprint(f'最终识别结果列表:{scorecard}')

"""
计算成绩分数，即正确答案的比例  
"""
scorecard_array = np.asarray(scorecard)
pprint(f'[识别率]performance = {scorecard_array.sum() / scorecard_array.size}')
